史夢楚

【摘要】 數據挖掘一直是各個行業(yè)的關注的重點。近幾年，數據挖掘伴隨著大數據的火熱開始迎來更大的機遇。本文介紹了數據挖掘相關的概念，一些常用的數據挖掘的分析方法，最后介紹了數據挖掘技術幾個常見的應用領域。

【關鍵詞】 數據挖掘 分析方法 應用

一、基本概念介紹

1、大數據。2011 年5 月，麥肯錫全球研究院在《大數據：創(chuàng)新、競爭和生產力的下一個新領域》中指出，大數據是一種規(guī)模大到在獲取、存儲、管理、分析方面大大超出了傳統(tǒng)數據庫軟件工具能力范圍的數據集合，具有海量的數據規(guī)模、快速的數據流轉、多樣的數據類型和價值密度低四大特征。數據已經滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務職能領域，逐漸成為重要的生產要素；而人們對于大數據的運用預示著新一波生產率增長和消費者盈余浪潮的到來。據估計，在未來，數據將至少保持每年50%的增長速度。

2、數據挖掘。數據挖掘是一門新興的學科，它誕生于20 世紀80 年代，主要面向商業(yè)應用的人工智能研究領域.從技術角度看，數據挖掘就是從大量的、復雜的、不規(guī)則的、隨機的、模糊的數據中獲取隱含的、人們事先沒有發(fā)覺的、有潛在價值的信息和知識的過程.從商業(yè)角度來說，數據挖掘就是從龐大的數據庫中抽取、轉換、分析一些潛在規(guī)律和價值，從中獲取輔助商業(yè)決策的關鍵信息和有用知識。

二、數據挖掘的基本分析方法

分析方法是數據挖掘的核心工作，通過科學可靠的算法才能實現(xiàn)數據的挖掘，找出數據中潛在的規(guī)律。通過不同的分析方法，將解決不同類型的問題，在現(xiàn)實中針對不同的分析目標，找出相對應的方法。目前常用的分析方法主要有聚類分析、分類和預測、關聯(lián)分析等。

1、聚類分析 。聚類分析就是將物理或抽象對象的集合進行分組，然后組成為由類似或相似的對象組成的多個分類的分析過程，其目的就是通過相似的方法來收集數據分類。它是一種無先前知識，無監(jiān)督的學習過程，從數據對象中找出有意義的數據，然后將其劃分在一個未知的類。這不同于分類，因為它無法獲知對象的屬性?！拔镆灶惥?，人以群分”，通過聚類來分析事物之間類聚的潛在規(guī)律。聚類分析廣泛運用于心理學、統(tǒng)計學、醫(yī)學、生物學、市場銷售、數據識別、機器智能學習等領域。 聚類分析根據隸屬度的取值范圍可分為硬聚類和模糊聚類兩種方法。硬聚類就是將對象劃分到距離最近聚類的類，非此即彼，也就是說屬于一類，就必然不屬于另一類。模糊聚類就是根據隸屬度的取值范圍的大小差異來劃分類。一個樣本可能屬于多個類。常見的聚類算法主要有密度聚類算法、層次聚類算法、劃分聚類算法、網格聚類算法、模型聚類算法等。

2、分類和預測 。分類和數值預測是問題預測的兩種主要類型。分類是預測分類（離散、無序的）標號，而預測則是建立連續(xù)值函數模型。分類是數據挖掘的重要基礎，它是對已知的訓練數據集表現(xiàn)出來的特性，獲得每個類別的描述或屬性來構造相應的分類器或者分類。分類是一種有監(jiān)督的學習過程，它是根據訓練數據集發(fā)現(xiàn)準確描述來劃分類別。常見的分類算法主要有決策樹、粗糙集、貝葉斯、遺傳算法、神經網路等。預測就是根據分類和回歸來預測將來的規(guī)律。常見的預測方法主要有局勢外推法、時間序列法和回歸分析法。

3、關聯(lián)分析 。在自然界，事物之間存在著千絲萬縷的聯(lián)系，當某一事件發(fā)生時，可能會帶動其它事件的發(fā)生。關聯(lián)分析就是利用事物之間存在的依賴或關聯(lián)知識來發(fā)現(xiàn)事物之間存在的規(guī)律性，然后通過這種規(guī)律性進行預測。如經典實例購物籃分析，就是通過分析顧客購物籃中物品的管理規(guī)律，來分析顧客的購物心理和習慣，然后根據這種規(guī)律來幫助營銷人員制定營銷策略。

三、大數據時代的數據挖掘的應用領域

1、科學研究。在科學研究中，經常需要分析各種大量的實驗和觀測數據，并找出相關的規(guī)律和知識.這些數據分析和挖掘都需要一定的算法，利用數據挖掘技術能科學的找出數據之間的規(guī)律以及找出我們未發(fā)現(xiàn)的知識.例如，對外空星體的探索、對DNA 數據的分析等等.

2、制造業(yè)。在制造業(yè)領域，通過對零部件生產的各種數據分析，來提高生產效率和提高良品率，如分析造成產品缺陷的環(huán)節(jié)及數據，找出生產過程影響生產率的因素，暴露制造和裝配操作過程中變化情況等各種因素，從而通過重點改進相關環(huán)節(jié)及工藝，來提高企業(yè)的生產效率及利益.

3、電信業(yè)。近些年，隨著電信業(yè)的蓬勃發(fā)展，電信業(yè)的技術和服務已經成為一個非常龐大的混合載體，它不僅關系市場，也關系到技術及服務.在將企業(yè)有效資源整合，實現(xiàn)無縫連接的過程中，將產生大量的復雜數據集合，如何從龐雜的數據中找尋出規(guī)律和知識，已成為電信業(yè)的重要問題。通過數據挖掘的運用，能很好的解決上述問題，為行業(yè)的發(fā)展起到很好的作用，如系統(tǒng)負載、數據通信速率和容量、用戶行為、利潤率等；采用孤立點分析和聚類方法，查找出盜用模式和異常狀態(tài)；利用關聯(lián)和序列模式，找出影響電信發(fā)展的相關因素，更好的推動電信業(yè)務的發(fā)展。

參 考 文 獻

[1]胡天狀.數據挖掘技術在教育決策支持系統(tǒng)中的應用[D].杭州：浙江師范大學，2002.

[2]劉華婷，郭仁祥，姜浩.關聯(lián)規(guī)則挖掘Apriori算法的研究與改進[J].計算機應用與軟件，2009（1）：146-149.